Например, когда дело касается высокочастотного трейдинга, то некоторые используют ИИ для расшифровки более 250 миллионов всевозможных точек данных с Нью-Йоркской фондовой биржи уже в первый час с открытия торгов. Обученные машины способны обрабатывать бесчисленное количество данных за считаные минуты. Таким же образом они могут находить и обрабатывать исторические данные и повторяющиеся модели для ведения «умной» торговли, которые часто скрыты, недоступны или неочевидны людям. Еще один нераспространенный факт – если все трейдеры будут использовать исключительно ИИ, цены на рынке могут поддаваться сильной волатильности. Взлом платформы на основе искусственного интеллекта сложнее предотвратить и почти невозможно спасти. Ну и не стоит забывать о технических сбоях, которые также нередко случаются.
Это очень беглое введение в основы того, как работает биржевой стакан. Существуют и более сложные виды ордеров и определенные тонкости, связанные с ними, однако приведенной информации будет достаточно для дальнейших рассуждений. Движение отображается в виде графика японских свечей, показывающего для отображаемого временного интервала цены начала (O) и конца (С) периода, наиболее высокое (H) и низкое (L) значение цены. На приведенной ниже картинке интервал времени составляет 5 минут, но вы можете изменить его, используя выпадающий список. Бары под графиком движения цен показывают общий объем (V) всех сделок, произошедших за этот период.
Чистая Прибыль (чистая Прибыль И Убыток)
Альтернативой с более частой обратной связью является нереализованная прибыль, соответствующей чистой прибыли, которую бы получил агент, если бы немедленно закрыл все свои позиции. Поскольку нереализованная прибыль меняется на каждом временном шаге, она дает агенту более частый сигнал обратной связи. https://www.xcritical.com/ Но прямая обратная связь также может стимулировать слишком частые действия агента. К счастью, для многих из вышеперечисленных проблем есть решения. Но плохая новость заключается в том, что эти решения не очень эффективны. Рассмотрим поэтапно типичный процесс разработки торговой стратегии.
Калифорнийский хедж-фонд Numerai управляет долгосрочными/краткосрочными инвестициями в акции с помощью ИИ. По замыслу разработчиков, он должен стать глобальным краудсорсинговым хедж-фондом, способным прогнозировать фондовые рынки. Сейчас он поддерживается сетью анонимных специалистов по обработке данных.
Настройка Машин В Высокочастотной Торговле
Как не потерять в первый же день, как найти собственный стиль, который обеспечит доходность? Нет какого-то одного главного секрета, скорее, это микс из знаний и опыта. Для успешного трейдинга важно знать законодательство и правила торговли, необходима теоретическая база, понимание особенностей функционирования рынка, навыки планирования и аналитики.
- Прибыль новичок, конечно, не получит, но зато и ничего не потеряет.
- Как мы видели выше, нет одной единственной цены, по которой осуществляется сделка.
- Данные Numerai даются вам фиксированными — вы не можете изменить их.
- Но плохая новость заключается в том, что эти решения не очень эффективны.
- Наиболее очевидный подход, от которого мы можем отталкиваться это предсказание цены.
- Тем не менее, нет никакой гарантии, что эта стратегия будет работать вне конкретных данных, которые вы тестировали.
В 1980-х годах исследования ИИ были основаны, главным образом, на экспертных системах и нечеткой логике. С уменьшением стоимости вычислительной мощности, использование машин для решения широкомасштабных задач оптимизации стало экономически целесообразным. Такое конкретное применение искусственного интеллекта обычно называется машинным обучением (англ. machine studying машинное обучение в трейдинге, ML). Успех зависит от так называемого Feature Engineering, являющегося одновременно и наукой, и искусством, и который требует знаний, опыта и воображения. В начале 1990-х годов некоторые специалисты рынка поняли, что большое количество частных трейдеров вели торговлю, используя эти наивные методы.
Использование Агента Трейдинга Для Исследовательских Задач
Если пойти еще дальше, мы могли бы смоделировать реакцию других агентов в одной и той же среде, например, моделировать влияние, оказываемое нашими собственными ордерами. Моделируя все более сложную среду, отражающую реальный мир, мы можем обучать очень сложных агентов, учащихся учитывать ограничения этой среды. Как мы видели выше, нет одной единственной цены, по которой осуществляется сделка. Конечная цена, которую мы платим, зависит от объема, доступного на разных уровнях биржевого стакана, и комиссии биржи. Мы бы могли ответить, что мы можем предсказать среднюю цену, являющуюся промежуточной точкой между лучшей заявкой на продажу и лучшей заявкой на покупку.
В традиционном подходе к разработке стратегии мы должны были пройти конвейер из нескольких этапов прежде, чем перейти непосредственно к оптимизации метрики, о которой мы заботимся. Обучение с подкреплением позволяет осуществлять сквозную оптимизацию и максимизировать (с возможными задержками) награду. Используя функцию вознаграждения, мы можем непосредственно оптимизировать параметры, без необходимости выделения отдельных этапов.
Обучение с подкреплением имеет то преимущество перед людьми, анализирующими информацию в тех же временных масштабах, что подразумевает возможность обработки существенно большего количества специфичной анализируемой информации. Прежде чем взглянуть на то, как в трейдинге может использоваться обучение с подкреплением, проанализируем, как создаются торговые стратегии при помощи обучения с учителем. Такой порядок позволит рассмотреть основные трудности построения модели и пути к разрешению имеющихся проблем обучения с учителем.
Каким образом соответствующие записи попадают в биржевой стакан? Различают рыночный ордер (market order) и отложенный ордер (pending order). В примере выше описывался рыночный ордер, означающий «Купить/Продать определенное количество BTC по лучшей возможной цене, прямо сейчас».
Московский Туристический Хакатон 2024
Поэтому проявляйте максимум критичности при оценке поступающей информации. Можно получить экономическое или юридическое образование, которое, конечно, пригодится, но не является профильным. На деле большинство современных трейдеров — самоучки и выпускники краткосрочных курсов.
Системы на его основе легко использовать, они функционируют прозрачно и торгуют аккуратно. И некоторые недобросовестные представители системы образования ставят перед собой задачу не научить, а учить как можно дольше, пока у клиента есть деньги. Поэтому имеет смысл обращаться только в крупные и надежные компании, которые много лет существуют на рынке, имеют официальную лицензию ЦБ РФ, положительные отзывы и дорожат репутацией. На сайтах брокерских фирм и обучающих школ в бесплатном доступе можно найти базовый учебный курс. Это дает возможность познакомиться с предметом, понять, нужно ли вам это, готовы ли вы идти дальше.
Простейший пример того, как может работать Jerold – это сигналы на открытие и закрытие сделок, основанных на рыночной ситуации и актуальных ценах. Пользователь видит оповещение и принимает решение по входе или выходе из сделки. Рассмотрим, что делает криптовалютные биржи интересной исследовательской платформой для машинного обучения.